龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明属于任务调度技术领域，公开了一种基于强化学习的多租户任务调度方法，包括如下步骤：基于深度强化学习建立任务调度代理；实时获取集群中机器的资源使用情况；获取若干租户上传的任务并更新对应的任务队列；使用任务调度代理根据每个用户的任务队列和实时的集群中机器的资源使用情况生成对应的调度决策；根据调度决策执行任务调度。本发明解决了现有技术存在的调度准确性差、在线调度效果差以及无法满足集群调度目标的问题。
主权项：1.一种基于强化学习的多租户任务调度方法，其特征在于：包括如下步骤：基于深度强化学习建立任务调度代理；实时获取集群中机器的资源使用情况；获取若干租户上传的任务并更新对应的任务队列；使用任务调度代理根据每个用户的任务队列和实时的集群中机器的资源使用情况生成对应的调度决策；根据调度决策执行任务调度；基于深度强化学习建立任务调度代理，包括如下步骤：获取历史的任务调度样本集并随机抽取若干样本数据；根据样本数据基于深度前馈神经网络使用深度强化学习算法进行训练得到任务调度代理；所述的任务调度样本包括历史任务调度的系统状态、对应的调度动作以及对应的奖励值；所述的奖励值的公式为：rt＝αUtilt-βRest式中，rt为t决策时间步的奖励值；Utilt为t决策时间步的集群的利用率；Rest为t决策时间步的对应的任务的响应时间；α、β均为需要设置的参数；t为决策时间步。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种基于强化学习的多租户任务调度方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号